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“A rede neural do SIAS foi projetada para modelar e gerar sinais sonoros de tráfego rodoviário a partir de dados reais. Ela funciona como um autoencoder, recebendo trechos de áudio de tráfego, comprimindo-os em uma representação latente (um espaço reduzido de características relevantes) e depois reconstruindo o sinal. Esse processo permite que a rede aprenda padrões acústicos complexos — como intensidade, frequência, flutuações e ruídos característicos — e seja capaz de sintetizar novos sinais realistas.”